基于多个空单元格在Pandas中删除行？

在Pandas中，可以使用dropna()函数来删除包含空值的行。下面是完善且全面的答案：

基于多个空单元格在Pandas中删除行的步骤如下：

1. 导入Pandas库：首先，需要导入Pandas库以便使用其中的函数和数据结构。

import pandas as pd

1. 创建DataFrame：使用Pandas的DataFrame对象来表示数据，DataFrame是一个二维表格，包含行和列。

data = {'A': [1, 2, None, 4, None], 'B': [None, 6, 7, None, 9], 'C': [10, None, 12, 13, 14]}
df = pd.DataFrame(data)

1. 删除包含空值的行：使用dropna()函数删除包含空值的行。该函数会返回一个新的DataFrame，不会修改原始DataFrame。

df = df.dropna()

1. 查看结果：使用print()函数查看删除空值后的DataFrame。

print(df)

上述代码会输出删除空值后的DataFrame，其中空值所在的行会被删除。

注意：在删除空值时，还可以指定参数来控制删除的方式。例如，可以使用how参数来指定删除的条件（'any'表示只要有一个空值就删除，'all'表示全部为空值才删除），使用subset参数来指定删除的列。

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